2025年5月五维行业比较观点：稳中求进

证券研究报告 稳中求进 ——2025年5月五维行业比较观点 2025年5月7日 策略组 张宇生 SAC编号：S0930521030001 策略组 王国兴 SAC编号：S0930524070013 1 核心观点核心观点  五维行业比较框架介绍。股价表现受多重因素影响，单一指标难以有效指导行业比较。想要做好行业比较，需要对各种可能影响股价的因素均进行分析并做出综合判断，并且对于未来可能的市场主导因素，应该赋予更高的权重。基于此，我们综合市场风格、基本面、资金面、交易面、估值五个维度，构建了“五维行业比较框架” ，在非财报季时期，我们对于五个维度进行等权打分，而在财报季，则给予基本面维度更高权重，并降低市场风格及估值维度的权重。  历史回测来看，五维行业比较框架表现优异，得分越高的行业表现往往更好。通过复盘2016年至2025年2月期间五维行业比较框架的历史表现，可以发现该框架下得分越高的行业股价表现往往更好，按得分高低将行业依次分为第1组、第2组 、第3组、第4组、第5组，各组的年化收益率分别为11.8%、1.3%、-1.4%、-7.5%及-10.5%，年化夏普比率分别为0.53、0.06、-0.07、 -0.35及-0.51。若通过做多第1组行业，做空第5组行业构建多空组合，多空组合的年化收益率为23.7%，年化夏普比率为1.69。  5月主观因素判断。五维行业比较框架中，有三个维度涉及到一些主观判断，这三个维度分别为市场风格、交易面及估值。市场风格维度方面，预计经济现实变化不大、市场情绪则可能出现波动，对应于风格层面即为防御与成长之间的轮动；资金面方面，预计未来主导资金为ETF、公募资金可能会净流入，对ETF及公募资金重仓的行业我们将给予更高的分数；估值维度方面，预计市场情绪可能会出现波动，对应于高估值行业与低估值行业之间的轮动。  5月行业配置观点：市场情绪走向不确定性较大，行业表现预计会在两种情景间轮动。若5月份市场情绪下降，五维行业比较框架打分靠前的行业分别为公用事业、银行、建筑装饰、交通运输、食品饮料、煤炭；若市场情绪抬升，五维行业比较框架打分靠前的行业分别为传媒、国防军工、计算机、电子、机械设备、汽车。行业表现预计会在这两种情景间轮动，若海外扰动因素出现缓和，或产业端出现重大催化，市场或将偏向第二种情景，反之市场将偏向第一种情景。  风险提示：历史规律出现失效；市场情绪大幅抬升；海外风险事件扰动超预期。 2、市场风格：或在防御与成长之间轮动 3、基本面：非财报季，权重降为20% 4、资金面：ETF或成5月主导资金 2 5、交易面：三因素打分体系 1、五维行业比较框架及5月观点 6、估值因素：可能在低估值及高估值行业间轮动 7、风险提示 3 1.1.1 1 框架亮点与核心思核心思路 图1：五维行业比较框架具有4个亮点  五维行业比较框架的4个亮点。1）框架中既有客观数据，也涉及主观判断，具有较强的灵活性；2）打分时指标权重并非每月固定，根据市场核心影响因素的不同，权重会进行调整；3）引入了一般行业比较框架中不包含的市场风格因素；4）在资金及估值方面的运用与市场常见方式不同。  五维行业比较框架的核心思路。股价表现受多重因素影响，单一指标在行业比较的过程中很难长期有效，想要做好行业比较，需要对各种可能影响股价的因素均进行分析并做出综合判断，并且对未来可能的市场主导因素，应该赋予更高的权重。基于以上逻辑，我们从五个维度出发，构建了五维行业比较框架。 资料来源：光大证券研究所绘制 图2：五维行业比较框架的搭建基于2个出发点 资料来源：光大证券研究所绘制 4 1.1.2 2 五维行业比较框架较框架简介简介 图3：五维行业比较框架 资料来源：光大证券研究所绘制  五维行业比较框架。我们综合市场风格、基本面、资金面、交易面、估值五个维度，构建了“五维行业比较框架” ，以期能够对行业股价表现做出综合分析判断。其中，市场风格、资金面及估值维度涉及到一些主观判断，而基本面、交易面则为纯客观数据。 5 1.1.3 3 五维行业比较框架较框架历史表历史表现 图4：“五维行业比较框架”分组下的行业组合净值表现  历史回测来看，五维行业比较框架表现优异，得分越高的行业表现往往更好。通过复盘2016年至2025年2月期间五维行业比较框架的历史表现，可以发现该框架下得分越高的行业股价表现往往更好，按得分高低将行业依次分为第1组、第2组 、第3组、第4组、第5组，各组的年化收益率分别为11.8%、1.3%、-1.4%、-7.5%及-10.5%，年化夏普比率分别为0.53、0.06、-0.07、 -0.35及-0.51。若通过做多第1组行业，做空第5组行业构建多空组合，多空组合的年化收益率为23.7%，年化夏普比率为1.69。 资料来源： Wind，光大证券研究所。注：数据回测区间为2016年1月至2025年2月；多空组合为做多第1组，同时做空第5组 图5：“五维行业比较框架”分组下的行业组合表现统计 资料来源： Wind，光大证券研究所。注：数据回测区间为2016年1月至2025年2月；多空组合为做多第1组，同时做空第5组 012345672015年12月 2017年7月 2019年2月 2020年9月 2022年4月 2023年11月 多空组合 第1组 第2组 第3组 第4组 第5组 累计收益 年化收益 年化波动率 年化夏普比率 最大回撤 第1组 178% 11.8% 22% 0.53 -31% 第2组 12% 1.3% 21% 0.06 -35% 第3组 -12% -1.4% 20% -0.07 -39% 第4组 -51% -7.5% 21% -0.35 -58% 第5组 -64% -10.5% 21% -0.51 -66% 多空组合 603% 23.7% 14% 1.69 -11% 6 1.1.4 4 五维行业比较框架较框架4月分月分组表现组表现回顾回顾 图6：五维行业比较框架4月分组表现回顾  4月份无论对市场风格的判断是防御，还是顺周期，行业分组效果均较好，第1组行业超额收益明显。使用五维行业比较框架在4月初对行业打分时，确定性较低的主观变量主要为风格投资时钟里的“经济现实”，不过在两种不同的情景下，行业最终的得分及排名均较类似，因此即使该变量判断错误影响也不大。从4月份市场表现来看，五维行业比较框架的分组预测效果较好，第1组行业无论是相对于沪深300，还是相对于第5组行业，均取得了明显的超额收益。 资料来源： Wind，光大证券研究所。注：第1组表示打分时分数最高，第5组表示打分时分数最低 -3.0% -1.5% -2.0% -0.8% -3.8% -4.3% -1.8% -2.7% 0.1% -3.7% -4.3% -5.0%-4.5%-4.0%-3.5%-3.0%-2.5%-2.0%-1.5%-1.0%-0.5%0.0%0.5%第1组 第2组 第3组 第4组 第5组 第1组 第2组 第3组 第4组 第5组 沪深300 防御风格假设下行业分组平均涨幅 顺周期风格假设下行业分组